JTGB01-2014公路工程技术标准

《标准》修订增加了公路改扩建、特殊地区高速公路、运行速度、非机动车和行人密集路段、设计年限、安全性评价、救灾通道等方面的规定和要求；调整和补充了桥梁荷载、路基设计洪水频率、节能环保、干线公路交通工程、乡村公路交叉等方面的规定；调整了公路适应交通量、车辆折算系数、交通量预测年限、服务水平分级、路基横断面宽度、纵坡、桥梁减宽、隧道断面及进出口线形、交通工程分类及建筑设施年限等方面的规定。

2021-05-24
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冷水机组运行台数自动控制的解决方案

增加制冷需求 Additional Cooling Required-ACR 加载的流程 a.当ACR温度传感器所测的冷冻水供水温度，高于当前的冷冻水供水温度设定点与一个可调整的温度偏差值相加后的所得值； b.当前运行的机组有足够的时间由0%负载至接近100%负载； c.运行机组的负载大于某个设定值(95%)； d.运行冷水机组的温度降低速率小于0.5℉/分钟。

2021-03-24
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飞机制造行业研究报告：国产大飞机，自主可控打开万亿市场

大飞机产业链可主要分为以下环节：设计研发（基础研究、系统研发、综合设计、试验验证）、先进制造（新材料、零部件、机体制造、机载系统、总装集成）、运营维修（维修改装、持续运营、航空燃料）等。

2022-10-14
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基于工业互联网的异构设备在线管理平台

为降低研发型企业实验室管理成本,实现设备故障在线诊断预警和自动计算KPI指标,提出基于工业互联网的设备在线管理平台解决方案。方案将设备在线管理平台分为设备层、感知层、传输层和应用层四层,通过互联网技术打破各个设备供应商的技术壁垒,实现异构设备数据实时采集传输;同时,将业务管理系统与设备在线监控相结合,进行故障预警和消息推送,自动计算设备开动率,实现单人多机值守,推动智慧实验室建设发展。

2021-03-30
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

2021-06-17
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顾荣：开源的虚拟大数据存储系统Alluxio的功能与使用案例介绍

●基本组件 - Master-Worker 定时心跳通信，管理系统状态 - Worker内部利用Cache机制，将热数据置于MEM - Alluxio-UFS 定期备份数据 - Client-Alluxio Client从Master获得文件元数据信息若文件数据在Alluxio中，从本地或远程Worker上读取若文件数据不在Alluxio中，从UFS 上读取

2021-04-17
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智慧市政解决方案（234页）

日常管理功能包括对道路管理过程中的所有人员、机械、材料等管理，详细记录人员、机械和材料的信息和数据，对于人员考勤、机械使用、油耗、维修、事故、材料出场、入场等信息，都会详细记录起来，无需手动记录，只要输入到系统，系统就会将这些信息整合成报表，并给其他功能提供基础信息。

2021-10-25
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ICLR2021自蒸馏方法SEED：显著提升小模型性能

本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题，作者通过实证发现：对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展，然这些方法在小模型上的表现并不好。为解决上述问题，本文提出了一种新的学习框架：自监督蒸馏(SElf-SupErvised Distillation, SEED)，它通过自监督方式(SSL)将老师模型的知识表达能力迁移给学生模型。不同于直接在无监督数据上的直接学习，我们训练学生模型去模拟老师模型在一组示例上的相似度得分分布。

2021-02-09
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关键支柱”